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基于辨识解耦的含高渗透分布式光伏用户集群基线负荷估计方法 被引量：7
1
作者 申洪涛 刘宝铭 +4 位作者 任鹏 张洋瑞 张超 赵俊鹏 王飞 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2022年第3期164-173,共10页
近年来,表后分布式光伏迅猛发展,其不可观特性给需求响应集群基线负荷(Aggregated baseline load,ABL)估计带来巨大挑战。为提升高渗透分布式光伏下ABL的估计精度,提出了一种基于辨识解耦的ABL估计方法。首先,提出了一种基于天气状态驱... 近年来,表后分布式光伏迅猛发展,其不可观特性给需求响应集群基线负荷(Aggregated baseline load,ABL)估计带来巨大挑战。为提升高渗透分布式光伏下ABL的估计精度,提出了一种基于辨识解耦的ABL估计方法。首先,提出了一种基于天气状态驱动特征的分布式光伏用户辨识方法,将光伏用户与非光伏用户解耦分离。其次,根据两类用户净负荷的特点,分别建立估计模型:针对光伏用户建立了天气类型分类估计模型,针对非光伏用户建立了温度与负荷的分段线性回归模型。最后,将两类用户的估计值相加,得到最终ABL估计值。仿真结果表明,与直接估计法和其他分类估计方法相比,所提方法在平均绝对百分比误差指标上平均降低42.07%,在标准均方根误差指标上平均降低23.93%。 展开更多
关键词 基线负荷估计 分布式光伏 辨识解耦 天气类型
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基于聚类-估计联动的需求响应集群基线负荷估计方法 被引量：5
2
作者 刘春阳 李康平 +1 位作者 纪陵 米增强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期79-87,共9页
集群基线负荷(ABL)是指负荷聚合商代理的所有用户基线负荷(CBL)之和,其是系统运营商和负荷聚合商进行激励型需求响应补偿结算的依据。基于用户聚类的估计方法是目前常见的ABL估计方法,然而该类方法将“聚类”和“估计”这两个环节分开执... 集群基线负荷(ABL)是指负荷聚合商代理的所有用户基线负荷(CBL)之和,其是系统运营商和负荷聚合商进行激励型需求响应补偿结算的依据。基于用户聚类的估计方法是目前常见的ABL估计方法,然而该类方法将“聚类”和“估计”这两个环节分开执行,两者目标并不统一,估计精度有待进一步提升。为此,提出一种基于聚类-估计联动的ABL估计方法,其基本思路是将估计精度作为调整用户聚类的导向,寻找一种最优的用户聚类方式使得ABL估计的精度最高。首先,对所有用户进行一级聚类,将所得类簇中的所有用户负荷进行累加以作为二级聚类的输入;其次,进行二级聚类,并根据估计结果在验证集上的表现对聚类进行调整,进而得到最优聚类结果。在实际数据集上对所提方法与现有方法进行了对比,结果表明所提方法能够有效提升ABL的估计精度。 展开更多
关键词 需求响应 基线负荷 负荷聚合商 聚类 估计 联动
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居民用户的需求响应基线负荷估计 被引量：2
3
作者 林琳 高雪 甄钊 《电气自动化》 2022年第1期63-66,共4页
分布式光伏输出功率与用户实际负荷功率的耦合增加了净负荷的波动性和不确定性。为此提出了一种对用户实际负荷和光伏出力进行数据解耦方法来估计基线负荷。首先根据用户特点分为对照组和需求响应组,估算用户的实际负荷;然后利用估算得... 分布式光伏输出功率与用户实际负荷功率的耦合增加了净负荷的波动性和不确定性。为此提出了一种对用户实际负荷和光伏出力进行数据解耦方法来估计基线负荷。首先根据用户特点分为对照组和需求响应组,估算用户的实际负荷;然后利用估算得到的用户实际负荷,得到用户每日的光伏出力估算值;接着将估算得到的用户实际负荷与光伏输出功率在需求响应时段内进行叠加,得到用户的基线负荷估计值;最后给出了对于基线负荷估计结果的评价指标。为了验证方法的有效性和可行性,采用真实的数据集对分布式系统的识别和基线负荷估计进行了仿真研究。结果表明,提出的光伏-负荷解耦法有着更好的基线负荷估计准确性。 展开更多
关键词 数据解耦 基线负荷 负荷估计 需求响应 需求侧管理
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工业用户连续参与需求响应的用户基线负荷精准计算方法 被引量：1
4
作者 梁珩 黄耕 +3 位作者 侯宾 杨玺 罗小虎 张达 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第3期34-42,共9页
提出了一种将K-means聚类分析与长短期记忆神经网络算法结合,通过工业同源组信息进行迁移学习优化的计算方法。该方法实现了对长时间连续参与需求响应的工业用户基线负荷的精准计算,提高了工业用户需求响应效果评价的准确性。通过城市... 提出了一种将K-means聚类分析与长短期记忆神经网络算法结合,通过工业同源组信息进行迁移学习优化的计算方法。该方法实现了对长时间连续参与需求响应的工业用户基线负荷的精准计算,提高了工业用户需求响应效果评价的准确性。通过城市级虚拟电厂平台采集的参与需求响应实践的工业用户电力负荷数据,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 需求响应 用户基线负荷计算 聚类分析
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